Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
41.18%
Faire Quote 2.43
Unentschieden
23.93%
Faire Quote 4.18
Gast Sieg
34.89%
Faire Quote 2.87
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.51% Faire Quote 10.51

Spielwahrscheinlichkeit & Quoten

FAIR-ODDS-VERGLEICH
Markt Marktquote Faire Quote ? Vom Modell berechneter fairer Preis auf Basis der Wahrscheinlichkeit. Edge ? Differenz zwischen Buchmacherquote und fairer Modellquote. Positiver Edge deutet auf potenziellen Value hin.
Heim Sieg 2.43 —
Unentschieden 4.18 —
Gast Sieg 2.87 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.51% 10.51
2 2-1 8.47% 11.81
3 1-2 7.85% 12.74
4 2-2 6.98% 14.32
5 1-0 5.76% 17.35
6 0-1 5.34% 18.71
7 2-0 5.13% 19.49
8 3-1 5.02% 19.91
9 0-2 4.41% 22.68
10 1-3 4.32% 23.17
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.24%
30.88
5.34%
18.71
4.41%
22.68
2.42%
41.24
1.0%
99.98
0.33%
302.94
1
5.76%
17.35
9.51%
10.51
7.85%
12.74
4.32%
23.17
1.78%
56.17
0.59%
170.21
2
5.13%
19.49
8.47%
11.81
6.98%
14.32
3.84%
26.03
1.58%
63.11
0.52%
191.24
3
3.04%
32.85
5.02%
19.91
4.14%
24.13
2.28%
43.88
0.94%
106.36
0.31%
322.27
4
1.35%
73.82
2.24%
44.74
1.84%
54.23
1.01%
98.6
0.42%
239.01
0.14%
724.11
5
0.48%
207.34
0.8%
125.68
0.66%
152.32
0.36%
276.93
0.15%
671.59
0.05%
2032.52
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.68% · Fair: 59.66
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.14% 16.86%
1.5 53.12% 46.88%
2.5 26.4% 73.6%
3.5 10.55% 89.45%
4.5 3.5% 96.5%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.79% 19.2%
1.5 49.11% 50.89%
2.5 22.96% 77.04%
3.5 8.59% 91.41%
4.5 2.65% 97.35%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.24% 30.88
1 11.11% 9.00
2 19.05% 5.25
3 21.78% 4.59
4 18.68% 5.35
5+ 26.14% 3.83
Mehr (Über) 2.5 66.6% Weniger (Unter) 2.5 33.4%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 41.18%
Unentschieden 23.93%
Gast Sieg 34.89%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 66.6%
Weniger (Unter) 2.5 33.4%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.17%
Nein 32.83%
Asian-Handicap-Wahrscheinlichkeit ? Wahrscheinlichkeiten stammen aus dem Poisson-Spielstandmodell. Push gilt nur für ganzzahlige Asian-Handicap-Linien. Heim-Handicap
Linie Heim-Seite Push Gast-Seite
-2.0 9.49% 10.54 12.41% 8.06 78.11% 1.28
-1.5 21.89% 4.57 — 78.11% 1.28
-1.0 21.89% 4.57 19.55% 5.11 58.55% 1.71
-0.5 41.45% 2.41 — 58.55% 1.71
0 (PK) 41.45% 2.41 22.49% 4.45 36.07% 2.77
+0.5 63.93% 1.56 — 36.07% 2.77
+1.0 63.93% 1.56 18.13% 5.52 17.94% 5.57
+1.5 82.06% 1.22 — 17.94% 5.57
+2.0 82.06% 1.22 10.66% 9.38 7.28% 13.73

SO FUNKTIONIERT DAS MODELL

Poisson-Verteilung
xG-Eingabe
Anpassungen
Wahrscheinlichkeitsausgabe

Wahrscheinlichkeiten folgen der PMF der Poisson-Verteilung (siehe Wikipedia EN).

Grenzen des Poisson-Modells

Kraftvoll, aber nicht ohne Grenzen:

  • Unabhängige Torereignisse (oft nur Annäherung)
  • Karten und Matchverlaufs-Wechsel (z. B. Taktik) fehlen im Basismodell
  • Ungenauer bei extrem niedrigen/ hohen xG-Werten
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So nutzen Sie den Poisson-Rechner

  1. Geben Sie die Heim-xG ein
  2. Geben Sie die Auswärts-xG ein
  3. Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
  4. Correct-Score-Wahrscheinlichkeiten/faire Quoten und Marktwahrscheinlichkeiten prüfen

Ideal für Datennutzer, Wett- und Performance-Analytiker im Fußball.

Warum Poisson zu xG passt

xG widerspiegelt Chancenqualität statt nur Endstände früherer Spiele.

Dazu zählt:

  • Weniger Rauschen durch Torschützen-Varianz
  • Prognosen passen besser zu den zugrunde liegenden xG
  • Aus Wahrscheinlichkeiten fair modellierte Quoten
  • Value-Spotting: Modell- vs Buchmacherquote

Daher sehen Poisson-Modelle Sie auch in vielen KI-Fußballprognosen.

Häufige Fragen (FAQ)

Per xG werden Tor-/Scoringszenarien modelliert, damit Sie Wahrscheinlichkeiten fürs Match und Märkte einschätzen können.

Für Tore ist es ein Standard — mit xG & Kontext (Form, Härte des Gegners) besser justierbar.

Ja — Sie können faire Wkts. ableiten und mit Buchmacher-Quoten vergleichen (Value-Idee).

Nehmen Sie prä-Match xG, die Stärke, Form und gegn. Niveau einpreist.

Ja. Aus Ihren xG-Inputs entsteht eine vollständige Torschance-/Scoreline-Matrix; jeder Score hat eine Wahrscheinlichkeit, analog zu Correct-Score-Märkten. Dasselbe Modell liefert auch 1X2 & BTTS.

BTTS: Wahrscheinlichkeit, dass beide 1 Tor erzielen. Ja/Nein stammt aus derselben xG-Poisson-Struktur wie der Score-Grid, damit alles logisch passend ist.